- AZZEB Aymen - ABDERREZAK Bachir2024-11-052024-11-052020http://dspace.univ-khenchela.dz:4000/handle/123456789/7350Après avoir déterminé les courbes de variation de la contrainte en fonction de la déformation pour différentes vitesses de déformation et différentes températures le premier objectif est l’étude du comportement de l'acier microallié CMn (Nb-Ti-V) et la détermination des différents paramètres rhéologiques par un modèle amélioré de type Arrhenius avec une série de coefficients variables en fonction de la déformation, qui permettraient de déterminer la loi de comportement de l’alliage étudié. Le deuxième objectif de cette étude est de prédire la contrainte d'écoulement de l'acier microallié CMn (Nb-Ti-V) en utilisant une approche de réseau neuronal. Un modèle basé sur des réseaux de neurones artificiels (RNA) a été développé afin de prédire la réponse à la déformation de l'acier microallié soumis à une compression à chaud. Les données expérimentales regroupes des courbes Contrainte-déformation dans une plage de température (700 à 1050 °C) pour des valeurs de vitesse de déformation de 0,0029 S -1 , 0,0146 S et 0,000734 S -1 . La variable de sortie du modèle de RNA est la contrainte d'écoulement par compression et les variables d'entrée sont la température, la vitesse de déformation et la déformation. L'algorithme de Levenberg-Marquardt a été utilisé pour entraîner le modèle sous MATLAB. Il a été démontré que le modèle RAN offre de meilleures performances pour prédire la contrainte d’écoulement. Les résultats peuvent également être utilisés dans la simulation mathématique de processus de déformation à chaud. -1frPREDICTION DES CONNTRAITES D’ECOULEMENT D’UN ACIER MICROALLIE PAR APPROCHE NEURONALEThesis